Classifications opérées par IA vs mots-clés. Partie 2/2 : Evolutions dans le temps

Pour la sélection de contenu : Les classifications par IA peuvent détecter les orientations éditoriales ET les évolutions dans le temps. Les mots-clés ne le peuvent pas.

Pendant des années, l’accès au savoir se résumait à la présence ou à l’absence de mots clés pour déclencher la sélection de contenu : Un accès unidimensionnel, basé sur des mots-clés, à la connaissance. Linéaire. Limité à 0 (absent) ou 1 (présent).

 

La semaine dernière, nous avons abordé le premier avantage des classifications par IA par rapport à la sélection par mots-clés, les Orientations éditoriales, et montré comment un même événement, sur 3 publications différentes, peut avoir des Orientations éditoriales différentes.

C’est une dimension supplémentaire de l’accès au savoir.

Lire le postRegardons maintenant une 3ème dimension : L’évolution dans le temps.

La perception d’un événement évolue avec le temps, de même que nos classifications par IA.

La France a connu beaucoup de mouvements sociaux avec la réforme des retraites que le gouvernement français préconise.

Depuis le début des protestations jusqu’à aujourd’hui, la perception a évolué.

Examinons le même article et la façon dont l’IA le classe à deux moments différents.

Cet article a été publié le 10 décembre 2019 :

Réforme des retraites: « Ne parler que de parcours hachés serait une erreur de diagnostic »

Le 10 décembre, la première classification était :

Nous sommes au début du mouvement, Emploi et Chômage est la classification la plus élevée:

Le 31 décembre, les premières classifications sont à présent :

3 semaines plus tard, le même article avec le même contenu est classé d’abord dans la catégorie Aînés, puis Aide sociale et, maintenant en 3ème place: Emploi et chômage

Il est clair qu’après 3 semaines de protestations, les séniors et le social sont en tête, devant l’emploi.

Comment la classification par IA peut-elle faire cela ?

Dans un article précédent, nous avons expliqué le fonctionnement de notre IA :

Comment fonctionne notre classification par Intelligence Artificielle.

Chaque nouvel article est classé comme suit :

Ce qui signifie que le jour où l’article est publié, nous utilisons des ensembles de données de classification (aussi appelés sacs de mots) du jour même.

Les ensembles de données de classification sont également mis à jour afin de se synchroniser avec chaque classification et de détecter la profondeur de l’expertise au fil du temps. Cela signifie que certains mots peuvent entrer ou sortir et avoir un poids différent au fil du temps. Cela signifie que les classifications sont définies, par défaut, pour le jour où un article est publié mais peuvent être relancées un autre jour et produire une classification différente. Comme dans la vie réelle, votre perception de quelque chose évolue avec le temps.

Pourquoi c’est très important.

Tout simplement parce que le temps est une dimension vitale de la perception.

S’appuyer simplement sur la présence de mots-clés pour sélectionner du contenu pour l’analyse, exposer votre marque via la publicité etc… est dangereux.

Ce qui est vrai au moment de la publication peut ne plus l’être au moment de l’analyse, ou de l’exposition de votre marque dans une publicité…

Dans l’exemple ci-dessus, vous pouvez vouloir ou non des articles sur les « Séniors ». Au moment de la publication, l’article était sous le radar, 3 semaines plus tard, il est classé comme « Séniors « . Est-ce que c’est encore là que votre marque veut être exposée ? est-ce que ce contenu est celui que vous voulez analyser aujourd’hui ? est-ce que ces articles sont importants pour l’éducation de vos équipes ?

S’appuyer sur des mots-clés, qui sont présents dans le contenu pour toujours, non seulement ne vous donne pas l’orientation éditoriale du contenu mais n’est pas sensible à l’évolution de la perception et comme nous le savons :

Perception is reality.

Questions? Demandez-nous !

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Publié par

Freddy Mini

CEO & co-fondateur